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docs/cn/guides/54-query/03-udf.md

@@ -7,14 +7,12 @@ import EEFeature from '@site/src/components/EEFeature';
 
 <EEFeature featureName='Python UDF'/>
 
-用户定义函数（UDFs）通过支持匿名lambda表达式和预定义处理程序（Python、JavaScript和WebAssembly）来定义UDF，提供了增强的灵活性。这些功能允许用户创建定制的操作，以满足其特定的数据处理需求。Databend UDF分为以下几类：
+用户定义函数（UDFs）通过支持匿名lambda表达式和预定义处理程序（Python、JavaScript & WebAssembly）来定义UDF，提供了增强的灵活性。这些功能允许用户创建定制的操作，以满足其特定的数据处理需求。Databend UDF分为以下几类：
 
-- [Lambda UDF](#lambda-udf)
-- [嵌入式UDF](#embedded-udfs)
+- [Lambda UDFs](#lambda-udfs)
+- [嵌入式UDFs](#embedded-udfs)
 
-Databend提供了多种命令来管理UDF。详情请参阅[用户定义函数](/sql/sql-commands/ddl/udf/)。
-
-## Lambda UDF
+## Lambda UDFs
 
 Lambda UDF允许用户使用匿名函数（lambda表达式）直接在其查询中定义自定义操作。这些lambda表达式通常简洁，可用于执行特定的数据转换或计算，这些操作可能无法仅使用内置函数实现。
 
@@ -24,8 +22,17 @@ Lambda UDF允许用户使用匿名函数（lambda表达式）直接在其查询
 
 ```sql
 -- 定义UDF
-CREATE FUNCTION get_v1 AS (json) -> json["v1"];
-CREATE FUNCTION get_v2 AS (json) -> json["v2"];
+CREATE FUNCTION get_v1 AS (input_json) -> input_json['v1'];
+CREATE FUNCTION get_v2 AS (input_json) -> input_json['v2'];
+
+SHOW USER FUNCTIONS;
+
+┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│  name  │    is_aggregate   │ description │           arguments           │ language │         created_on         │
+├────────┼───────────────────┼─────────────┼───────────────────────────────┼──────────┼────────────────────────────┤
+│ get_v1 │ NULL              │             │ {"parameters":["input_json"]} │ SQL      │ 2024-11-18 23:20:28.432842 │
+│ get_v2 │ NULL              │             │ {"parameters":["input_json"]} │ SQL      │ 2024-11-18 23:21:46.838744 │
+└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
 
 -- 创建表
 CREATE TABLE json_table(time TIMESTAMP, data JSON);
@@ -42,7 +49,7 @@ SELECT get_v1(data), get_v2(data) FROM json_table;
 +------------+------------+
 ```
 
-## 嵌入式UDF
+## 嵌入式UDFs
 
 嵌入式UDF允许您在SQL中嵌入以下编程语言编写的代码：
 
@@ -59,7 +66,7 @@ SELECT get_v1(data), get_v2(data) FROM json_table;
 Python UDF允许您通过Databend的内置处理程序从SQL查询中调用Python代码，从而在SQL查询中无缝集成Python逻辑。
 
 :::note
-Python UDF必须仅使用Python的标准库；不允许第三方导入。
+Python UDF必须仅使用Python的标准库；不允许使用第三方导入。
 :::
 
 #### 数据类型映射
@@ -238,10 +245,10 @@ WebAssembly UDF允许用户使用编译为WebAssembly的语言定义自定义逻
 
 在此示例中，创建了名为“wasm_gcd”的函数，用于计算两个整数的最大公约数（GCD）。该函数使用WebAssembly定义，其实现位于'test10_udf_wasm_gcd.wasm.zst'二进制文件中。
 
-在执行之前，函数实现经历了一系列步骤。首先，它被编译成二进制文件，然后被压缩成'test10_udf_wasm_gcd.wasm.zst'。最后，压缩文件被提前上传到Stage。
+在执行之前，函数实现经历了一系列步骤。首先，它被编译成二进制文件，然后压缩成'test10_udf_wasm_gcd.wasm.zst'。最后，压缩文件被提前上传到Stage。
 
 :::note
-该函数可以用Rust实现，如示例所示：https://github.com/risingwavelabs/arrow-udf/blob/main/arrow-udf-wasm/examples/wasm.rs
+该函数可以用Rust实现，如示例所示，网址为https://github.com/risingwavelabs/arrow-udf/blob/main/arrow-udf-wasm/examples/wasm.rs
 :::
 
 ```sql
@@ -257,10 +264,6 @@ WHERE
 ORDER BY 1;
 ```
 
-## 显示已创建的UDF
+## 管理UDF
 
-如果您想显示已创建的UDF。
-
-```sql
-show user functions;
-```
+Databend提供了多种命令来管理UDF。有关详细信息，请参阅[用户定义函数](/sql/sql-commands/ddl/udf/)。

docs/cn/sql-reference/10-sql-commands/00-ddl/10-udf/ddl-show-user-functions.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+---
+title: SHOW USER FUNCTIONS
+sidebar_position: 1
+---
+import FunctionDescription from '@site/src/components/FunctionDescription';
+
+<FunctionDescription description="引入或更新: v1.2.558"/>
+
+列出所有用户定义函数（UDF），包括它们的名称、类型、描述、参数、语言和创建时间戳。
+
+## 语法
+
+```sql
+SHOW USER FUNCTIONS
+```
+
+## 示例
+
+```sql
+SHOW USER FUNCTIONS;
+
+┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│  name  │    is_aggregate   │ description │           arguments           │ language │         created_on         │
+│ String │ Nullable(Boolean) │    String   │            Variant            │  String  │          Timestamp         │
+├────────┼───────────────────┼─────────────┼───────────────────────────────┼──────────┼────────────────────────────┤
+│ get_v1 │ NULL              │             │ {"parameters":["input_json"]} │ SQL      │ 2024-11-18 23:20:28.432842 │
+│ get_v2 │ NULL              │             │ {"parameters":["input_json"]} │ SQL      │ 2024-11-18 23:21:46.838744 │
+└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```